夸克千问C端事业群-大模型智能化评测专家-杭州
任职要求
1. 3-5 年测试工作经验，有多模态算法/大模型/音视频/图像算法等之一工作背景，有服务端算法测试、大模型评测，数据集构造等测试经验； 2. 具有自然语言处理、计算机视觉、语言大模型、多模态大模型、大模型评测、AIGC等相关经验优先； 3. 能够主导大型项目的整体测试工作，包括测试分析、测试用例落地、…
工作职责
1. 负责智能互联多模态算法测试，熟悉算法工程全链路评测，可以独立设计如图像处理算法（如目标检测、图像识别、OCR等）的评测方案，数据集，评测工程等，确保算法精度与性能符合需求； 2. 建设通用的基于大模型场景下的模型评估体系、评测框架及基础评测能力的建设，包括评测集完备性，合理性建设，评测结果智能化判定，能够基于业务需求设计评测方案，开展多维度模型评估，输出专业评测报告； 3. 追踪大模型方向前沿进展，积极主动地学习和探索新的评测及分析的方法和技术。主导项目全链路质量保障和风险识别工作，搭建质量技术保障体系、制定质量保障规范、推进测试工作执行； 4. 协同项目中多角色、多合作团队形成积极有效的沟通和互动，驱动问题解决，保障交付质量。主动创新，通过技术手段解决质量保障工作中的复杂技术问题，提升测试效能、加深质量工作技术积累。
千问学习算法团队致力于使用AI技术重塑面向未来的学习体验。在这里您将与我们一起挑战前沿的产品技术问题，并收获服务千万级用户的成就感和影响力。 核心职责： 1. 主导教育场景下多模态大模型（文本/图像/视频）的全流程算法研发工作，包括数据构建、指令微调、RLVR、RLHF等关键环节 2. 针对教学场景设计专属后训练与微调方案（如解题步骤生成、作业批改、互动答疑等），提升核心模型的专业性与可用性 3. 跟进业界最新进展和SOTA模型和算法，并与教育场景特点进行深度结合，推动智能化教学和个性化学习落地
1. 负责千问学习核心智能体算法研发与优化，使用大模型实现题目理解与分析、AI学情诊断分析、学习规划等核心agent。 2. 负责智能学习助手算法研发与优化，包括大模型在智能决策、RAG、个性化推荐等领域的应用。
团队介绍： 1. 夸克搜索是追求极速智能搜索的先行者,为用户的信息获取提供极速精准的搜索体验。 2. 团队属于阿里巴巴智能信息事业部板块下核心技术部门，负责夸克搜索业务核心体验的优化与开发。 3. 团队内部算法和工程结合，可以依据个人兴趣和能力，深入探索更丰富的技术领域；同时团队氛围融洽且开放，追求简单、轻松、愉快工作氛围的同学不容错过。 4. 团队工作具有业务复杂度高、技术挑战大、技术栈全面等特点，高并发低延时，大数据存储及挖掘。 5. 团队紧跟业界前沿技术，演进和迭代业务架构和算法，支撑业务在行业竞争中处于优势地位。 岗位职责： 1. 负责设计、开发和持续优化用户画像算法模型，充分运用大数据、机器学习、深度学习以及大模型技术，构建高精度的用户画像，有力服务于个性化推荐、精准营销、用户行为分析等多元业务场景。从海量多源数据中高效提取关键特征，通过不断改进数据处理、特征工程、模型训练、模型评估等核心技术，显著提升用户画像模型的准确性和表现。 2. 主导设计和开发高效的知识库算法（涵盖数据处理、机器学习、深度学习等）与模型，全力提升知识库建设的效率、准确性及可靠性。承担知识抽取、知识融合、知识表示和知识检索等关键工作，完成知识库的构建、维护和优化，为各类模型的智能化应用提供坚实支撑。开展数据挖掘工作，开发数据打标、能力分层、自适应推荐等算法，显著提升推荐预测和个性化学习的效果。
负责千问大模型与非手机智能硬件（如智能眼镜、手表、家居中枢、车载设备等）的深度融合，打造面向C端用户的场景化AI产品体验。聚焦“大模型+硬件”创新交互范式，将千问的多模态理解、自然对话、集团二方等能力与硬件使用场景有机结合，构建语音交互、情境问答、设备联动、个性化服务等核心功能。 主要职责： ● 深度洞察非手机硬件（可穿戴、IoT、车载等）的用户场景与交互约束，结合千问大模型能力边界（如端云协同推理、轻量化部署、多模态输入），与算法、硬件、工程、设计团队紧密协作，将技术能力转化为贴合硬件特性的用户价值与产品功能； ● 通过实地用户观察、场景化调研、行为数据埋点及A/B测试，持续优化硬件端交互流程（如语音唤醒效率、多轮对话容错、低功耗策略），提升用户满意度、留存率及场景渗透深度； ● 探索大模型在硬件端的创新应用，推动千问能力与硬件生态深度融合，构建差异化产品竞争力与用户心智。